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伴隨8家大模型陸續(xù)通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案,文心一言率先向全社會全面開放,AIGC將真正迎來在國內(nèi)實際落地開花的時期, “百模大戰(zhàn)”也將愈演愈烈。

ChatGPT帶領AIGC火爆的背后,支撐人工智能所需要的算力需求也隨之暴漲。數(shù)據(jù)顯示,GPT-4的模型參數(shù)在1.8萬億左右、13萬億訓練數(shù)據(jù)、一次訓練成本達6300萬美元等,大模型對算力的依賴顯而易見。除增加算力資源供給外,算力利用率優(yōu)化、使用門檻降低也至關重要。無疑,實現(xiàn)算力、算法及應用的智能、協(xié)同調(diào)度,將算力更高效地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,成為制勝百模爭“算”時代的關鍵。

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作為全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋的核心信息基礎設施企業(yè),曙光對于大模型及大規(guī)模算力的支持與經(jīng)驗,遠早于2023年。

近年來,基于對產(chǎn)業(yè)的深入洞察和前瞻預判,曙光在全國范圍內(nèi)構(gòu)建了包括智算中心、云中心、一體化大數(shù)據(jù)中心在內(nèi)的各類算力中心,掌握了豐富多樣且通用性極強的算力資源。通過智能化調(diào)度和資源管理,將算力資源上云聯(lián)網(wǎng),并以創(chuàng)新型算力服務平臺為出口,面向不同行業(yè)區(qū)域的用戶提供可便捷獲取的算力和應用。

截至目前,曙光已參與“悟道2.0”、“紫東太初”、“文心一言”、“通義千問”等多類大模型的訓練、微調(diào)、推理等工作,為其提供強勁算力支撐,累計完成30余個國內(nèi)外主流大模型的適配孵化,包括業(yè)界熟知的GPT系列、LLaMA系列、GLM系列等。同等條件下,大模型訓練效率及訓練穩(wěn)定性都得到顯著提升。

此外,針對大模型訓練帶來的挑戰(zhàn),曙光與生態(tài)伙伴緊密聯(lián)合,與百度、阿里、智源研究院、智譜AI、復旦大學、之江實驗室、捷通華聲等業(yè)內(nèi)領先企業(yè)及科研院所深度合作,充分調(diào)動起政、產(chǎn)、學、研、用各方力量,打造了面向不同應用場景的大模型一體機、大模型存儲解決方案等,提供從底層算力、框架、算法、應用等全棧AI能力,滿足多場景需求,加速大模型探索創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)化落地。

與此同時,由于大模型對算力的巨大需求,能耗問題日益嚴峻。自2011年開啟,曙光便致力于相關探索,研發(fā)了領先的浸沒式相變液冷技術(shù)和冷板式冷卻技術(shù),構(gòu)建了包含計算和存儲的全棧綠色計算方案,并已成功實現(xiàn)商業(yè)化部署。相比傳統(tǒng)風冷模式,在同等功率下,可為AI計算核心部件降溫20-30°C;在同等性能下,為算力設備降低能耗30%。目前,中國有超過58%的液冷數(shù)據(jù)中心選擇了曙光的技術(shù)方案。

信息產(chǎn)業(yè)在演變的每個階段,都會有主流的技術(shù)應用方向。在“萬變”的環(huán)境中,唯有把握前瞻趨勢、堅持打造核心競爭力才是應對變化的“不變”法則。無論是大模型,還是下一個新“風口”,曙光早已在等候。

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